Мудрый Юрист

Точная теория юридической ответственности

Ольков С.Г. - заведующий отделом нефтегазового предпринимательства и инженерной юриспруденции Тюменского государственного нефтегазового университета, главный научный сотрудник Тюменского научного центра СО РАН, доктор юридических наук, профессор.

I. Вводные положения

  1. Самым слабым и в то же время основным звеном конструкции ответственности является "свободная воля" деятеля. Кому-то этот вопрос может показаться риторическим, философским, чрезмерно абстрактным, не заслуживающим внимания ученого, и он сразу, "взяв быка за рога", начнет рассматривать тему ответственности. По нашему глубокому убеждению, это будет принципиальной ошибкой. Тот, кто допускает наличие "свободной воли", по сути дела, отрицает существование законов мироздания, а значит, и науки. Он легко и просто возлагает вину за определенные деяния на конкретных лиц, упуская из виду действие реальных сил - физических законов. Воля человека и человечества никогда не являлась и не будет являться свободной, то есть индетерминированной. В этом смысле никакой свободы не существует. Свобода существует лишь как мера сравнения возможностей и не более того. У всякого следствия есть причина, все в мире подчиняется фундаментальным законам природы. Если мы ничто не можем предсказать вообще или с высокой долей вероятности, то из этого совершенно не следует беспричинность появившегося события. Как только оно проявилось, разговоры о случайности и вероятности нужно прекратить - есть то, что есть, ибо оно уже налично. Все поступки людей, которые мы хотим оценивать в рамках теории ответственности, суть абсолютно закономерные явления. Выражаясь точнее, любое поведение есть следствие детерминирующих факторов. Общо все детерминаторы (управляющие переменные) уместно свести к трем множествам сил: Fa (космо-теллурическая среда), Fb (безусловные рефлексы) и F (условные рефлексы, в том числе выработанные моралью и правом). Тогда всякое поведение: y = f (Fa, Fb, Fc), где "y" - поведение, силы группы "а" - солнечная радиация, атмосферное давление, температура, влажность, газовое содержание атмосферы и т.п., силы группы "b" - система безусловных рефлексов или инстинктов, вырабатываемая в ходе эволюционно-исторического пути, силы группы "c" - система условных рефлексов, в том числе выработанных на базе моральных и правовых норм. Упомянутые группы сил имеют иерархические связи. Сторонник "свободной воли", доказывая свою правоту, должен привести всего лишь один пример беспричинного явления. Этого будет достаточно, чтобы сломить оппонентов, но, к счастью, подобное лежит за гранью возможного. Даже святой Августин говаривал: "Нет чудес - одни непознанные законы".

Таким образом, отрицание свободной воли, а следовательно, и свободного выбора подчеркивает объективность, строгую закономерность любого поведения. Отсюда классическая теория ответственности не имеет под собой реального основания, постулируя как свободную волю деятеля, так и свободную (произвольную) реакцию на его поведение окружающих. По мнению классиков теории права, субъективное деяние субъекта A находит субъективный отклик субъекта (субъектов) D, а также субъективную самооценку A. На самом деле все происходит с точностью до наоборот. Реально имеется объективное деяние A, объективная его оценка компетентной инстанцией или сторонними наблюдателями и собственная объективная самооценка деятеля A.

Теория ответственности вообще и юридической ответственности в частности выстраивается на том биологическом и культурном фундаменте, которым располагает человечество в данный конкретный момент своего эволюционно-исторического пути; на строго определенных фило- и онтогенетических основаниях. Вольно или невольно, осознавая это или нет, люди разделяют все теоретически возможное многообразие поступков на нейтральные, отрицательные и положительные. Подобно тому как рост, вес, интеллект... людей в популяции распределяются по Гауссову закону (закон "нормального распределения"): нетрудно заключить, что все поступки людей в популяции подчиняются этому закону. Приспосабливаясь к средовым условиям, люди действуют именно в рамках закона нормального распределения. Совершенно неслучайно как особо ценное, так и особо негативное поведение, характерное для данного периода эволюционно-исторического пути, встречаются достаточно редко, а основная масса поступков группируется вокруг среднего.

                                2
(x - m)
- ---------
2
1 2Сигма
f(х) = ----------- e
---
Сигма /2Пи
  1. Всякий человек - самовлюбленное существо, стремящееся к счастью, или "Я-нарцисс, стремящийся к Я-идеалу". Идеальное прояснение данного вопроса можно почерпнуть из экономической теории полезности, а кроме того, вернувшись к закону нормального распределения, чтобы понять пределы и частоту встречаемости определенных "нарциссов", потребляющих ограниченные ресурсы.
  2. Важной прелюдией к теории ответственности служит теория риска. Склонность людей к риску в обычных условиях, по всей видимости, подчиняется нормальному закону распределения. В экстремальных условиях математическое ожидание, стандартное отклонение, да и вообще форма распределения могут меняться.
  3. Любое социально-патологическое поведение и вся социальная патология - есть следствие ряда причин, расположенных в правой части уравнения социальной патологии. Без воздействия на причины, их ослабления или уничтожения, работая только со следствием и избегая источника заразы, совершенно невозможно рассчитывать на успех в деле лечения общественных болезней. Итак, y = f(x1, x2, ... xn, t) - это неопределенная функция социальной патологии (войн, революций, массовых волнений, беспорядков, психозов, алкоголизма, наркомании, убийств, суицидов и т.п.); y - зависимая переменная, уровень социальной патологии, f - правило, по которому правая часть уравнения формирует левую; x с соответствующим индексом - независимые переменные, причины, управляющие социально-патологическими явлениями, t - время.
  4. Теория ответственности должна рассматриваться нами как часть более общей теории политических режимов. В рамках теории политических режимов мной выводится уравнение состояния политических режимов, устанавливающее связь между уровнем свободы <1> (зависимая переменная), общественным насилием и государственным принуждением (независимые переменные).
<1> Свобода понимается как мера сравнения возможностей.

II. Цель поощрений и наказаний

В самом общем виде меры ответственности призваны стимулировать желательное для данного общества доброе поведение (поощрение) и подавлять нежелательное - злое поведение (наказание). В конечном итоге перед нами не что иное, как стремление человечества к счастью, некоему оптимуму, благоприятному выживанию и максимизации свободы. Справедливость реализации ответственности связана с системой существующих в данный исторический момент стандартов (моральных, правовых) и распределительными технологиями - технологиями "воздаяния" по заслугам. Если заслуга идет со знаком плюс, то вполне справедливо связать с ней соразмерное положительное воздаяние и, соответственно, наоборот - за отрицательные заслуги следует негативное воздаяние. Для создания идеальной системы ответственности необходимо наличие научной морали и права, а соответственно, научных технологий "воздаяния" за конкретное поведение.

III. Исследование многомерных морально-правовых оценочных пространств на примере юридической ответственности

Геометрически юридическую ответственность удобно представить в виде простой линейной функции в декартовой (прямоугольной) системе координат: R(x) = x, где R - зависимая переменная: государственное реагирование в виде санкций или поощрений, а х - независимая переменная: конкретное юридически значимое поведение субъектов правоотношений, R(x) - юридическая ответственность (конкретная точка на графике, например (2; 2)). Поскольку функция является непрерывной, нас вполне устроит область определения функции на отрезке от минус десяти до плюс десяти, куда вполне уложится любое поведение как положительного, так и отрицательного свойства.

Рис. N 1. Геометрическое представление идеальной юридической ответственности (линия абсолютной справедливости в 2-мерном пространстве) Рисунок не приводится.

Из графика и его алгебраического представления в виде формулы явствует строгое определение юридической ответственности: юридическая ответственность - это функция от деяний субъектов правовых отношений, особая форма государственной оценки и государственного реагирования на юридически значимое поведение субъектов правоотношений, выражающаяся в применении санкций (негативная юридическая ответственность) или поощрений (позитивная юридическая ответственность).

Очевидно, что государственное реагирование - переменная величина, зависящая от установленных юридическими нормами (юридической нормой) стандартов и конкретного, реального поведения (цепь деяний: деяние - действие или бездействие), с точки зрения соответствия этим установленным стандартам. Также вполне очевидно, что отклонения (отступления, правонарушения, нарушения закона, особо добропорядочное поведение) от норм закона могут быть как положительными, так и отрицательными величинами.

Очевидно, что математическая модель R(x) может приобретать различные формы как линейного, так и нелинейного вида, представляться в виде дискретной точки или облака точек. Однако наиболее простой, удобной, эталонной и неплохо описывающей реальность представляется функция вида R(x) = x, которая принимает вид биссектрисы. Эту функцию R(x) = x вполне уместно назвать линией справедливости. Если точки ложатся на нее, то можно говорить о совершенно справедливом поощрении или наказании. В данном случае наказание или поощрение прямо пропорциональны качеству совершенного поступка (поступков) и строго соразмерны содеянному. Эластичность (чувствительность) государственного реагирования по поведению субъекта правовых отношений в данном случае равна единице. На шкале ординат в непрерывном или дискретном режиме <2> откладываются различные поощрения и санкции в порядке возрастания. Следовательно, поощрения изменяются от нуля до десяти, а наказания - от нуля до минус десяти. В точке нуль на оси абсцисс располагается юридически нейтральное, незначимое поведение субъекта, которому соответствует государственное реагирование, равное нулю (по оси ординат), а значит, юридическая ответственность как позитивного, так и негативного свойства здесь также равна нулю (0; 0), что хорошо согласуется с реальностью. По мере продвижения вправо от нуля по оси абсцисс наблюдается возрастающее "в цене" поведение субъекта правовых отношений. В точке плюс десять находится максимально ценное, с точки зрения государства, поведение человека, которое должно найти адекватное реагирование со стороны государства в виде поощрительных мер. Пусть по оси ординат плюс десять означает награду - герой России. Точка (10; 10) в первой квадранте системы координат показывает геометрическое положение данного вида позитивной юридической ответственности в первой квадранте.

<2> Пока только дискретном.

Таким образом, позитивная юридическая ответственность всецело расположена в первой квадранте.

Противоположная картина наблюдается в третьей квадранте декартовой системы координат, представляющей "поле негативной юридической ответственности". Здесь по оси ординат откладываются санкции, а продвижение вниз означает повышение их жесткости вплоть до смертной казни или санкции, ее заменяющей. Равно как продвижение влево по оси абсцисс знаменует снижение ценности человеческих поступков в глазах государства. Следовательно, поведение в точке минус десять означает, например, сложное умышленное убийство при многочисленных отягчающих вину обстоятельствах. В точке (-10; -10) находится геометрическое место негативной юридической ответственности, означающей применение смертной казни или санкции, ее заменяющей, за содеянное субъектом правовых отношений.

Таким образом, негативная юридическая ответственность целиком расположена в третьей квадранте.

Усложним вышеприведенную модель и введем функцию S(x), противоположную по знаку функции R(x), дабы задействовать в анализе вторую и четвертую квадранты и существенно усилить познавательные возможности модели юридической ответственности. Пусть функция S(x) примет вид: S(x) = -x.

Рис. N 2. Усложненная модель юридической ответственности с введением функции "выигрыша-проигрыша" Рисунок не приводится.

Это функция объективного (физиологического) выигрыша или проигрыша. В данном случае мы придаем оси ординат второй смысл. Так, нейтральное поведение не дает ни выигрыша, ни проигрыша. Продвижение по оси абсцисс вправо от нуля, с одной стороны, означает юридически положительное поведение, например службу человека Родине, государству, его высокую отдачу. За эту отдачу государство, собственно, и поощряет деятеля, что выражается функцией R(x). Сама же отдача ("объективный проигрыш") изображается точкой на линии S(x) или выше (ниже) нее. В худшем случае звезда героя вручается посмертно, что фиксируется точкой (10; 10) на линии R(x) и точкой (10; -10) на линии S(x).

Таким образом, в четвертой квадранте концентрируется "объективно затратное" состояние дел субъекта. То есть он как бы наказывает сам себя, жертвует своим здоровьем, жизнью, собственностью и т.п. Та же служба в вооруженных силах или органах внутренних дел означает определенные альтернативные издержки: упущенную выгоду от иных более доходных и безопасных видов деятельности.

Не менее интересная картина наблюдается во второй квадранте, где субъект как бы вознаграждает себя за определенное рискованное поведение. Допустим, что кража крупной доли государственной собственности оценивается государством в виде лишения свободы сроком на k лет, а по оценке вора соответствует ценности данной доли собственности и приобретает положительные значения во второй квадранте декартовой системы координат на линии S(x) или выше (ниже) нее. Если вор не пойман, то в работе остается только эталонная функция S(x), а функция R(x) бездействует. То есть вор извлекает чистую выгоду, оставляя государство "с носом". Если же вор понес соразмерное наказание, то работают обе функции R(x) и S(x), но в том и другом случае задействованы как третья, так и вторая квадранты нашей системы координат.

Таким образом, во второй квадранте концентрируется "поле объективной выгоды субъекта". При этом исходное, объективное состояние дел зависит от того, включилась функция R(x) или нет.

Еще один важный аналитический эталонный смысл функция вида S(x) = -x приобретает, если рассматривается как показатель величины ошибки государственной оценки. В таком случае ее нужно отличать от функции "выигрыша-проигрыша" и обозначать, например, G(x) = -x.

Какими конкретными функциями, кроме эталонной, могут быть представлены функции R(x) и S(x)? Как линейными, так и нелинейными (можно работать и с простыми дискретными значениями). В эталонном случае при R(x) = x и S(x) = -x имеет место ситуация без положительных и отрицательных ускорений. Более того, производная функции (скорость) постоянна и равна единице (R'(x) = 1; S'(x) = -1). В линейных моделях с другим углом наклона будут иметь место различные асимметрии. Например, при R'(x) = 0,5 мы будем иметь, с одной стороны, либеральное к преступникам государство, с другой - то же государство, строго дозирующее поощрения. Ситуация изменится в противоположную сторону, скажем, при R'(x) = 2. В таком случае государство будет либеральным в раздаче поощрений и достаточно жестоким по отношению к правонарушителям.

Чрезмерно асимметричное тоталитарное государство можно смоделировать функцией:

                                      3
R(x) = x

Рис. N 3. Искажение функции юридической ответственности Рисунок не приводится.

То есть своих сторонников данное государство поощряет по максимуму за малейшее позитивное, с его точки зрения, поведение. Напротив, своих противников оно жестоко подавляет за малейшее проявление неповиновения.

Столь же "дикую" асимметрию можно рассмотреть и на примере функции S(x).

Рис. N 4. Искажение функции "выигрыша-проигрыша" Рисунок не приводится.

В данном случае преступный образ жизни чрезвычайно привлекателен, а служба Родине чрезвычайно убыточна.

Истинные ценности, добытые в ходе серьезных научных изысканий, образуют в оценочном пространстве ровную поверхность, а на плоскости в двумерном пространстве дают прямую в форме биссектрисы. Нетрудно догадаться, что и многомерное оценочное пространство в этом случае будет ровным. Использование таких знаний приносит человеку и человечеству реальную пользу. Наоборот, ложные ценности, ошибки, предрассудки и тому подобные "знания" дают на плоскости кривую, а в многомерном оценочном пространстве кривые поверхности.

Ниже приводится простая геометрическая иллюстрация сказанного. По оси абсцисс (x) пустим факты, а по оси ординат (y) - оценку этих фактов. Научная мораль будет иметь место тогда и только тогда, когда все и каждый вменяемый будут давать однозначную оценку прошлому, настоящему или будущему факту. Например, о величине ускорения свободного падения каждый человек, сносно знающий физику, выскажет однозначную оценку. То есть факт и оценка факта совпадут примерно один к одному.

В искривленном же современном пространстве ненаучных морально-правовых оценок поведение, достойное уважения, может оцениваться как преступное или патологическое и, напротив, достойное осуждения поведение может оцениваться как высоконравственное, заслуживающее высокой положительной оценки.

Рис. N 5. Функция неискаженных оценок Рисунок не приводится.

Конкретные функции юридической ответственности и объективного выигрыша/проигрыша можно построить по соответствующим эмпирическим данным, полученным из полевых исследований, научных экспериментов или статистических данных.

Изучение эмпирических функций R(x) и S(x) может оказать нам весомую помощь в диагностике конкретных политических режимов, организации профилактических мероприятий в отношении нежелательного поведения или помочь в положительном ускорении развития определенных форм желательного поведения.

Совместное рассмотрение в общей математической модели негативной и позитивной юридической ответственности, а также функций R(x) и S(x) позволяет на качественно новом уровне организовать управление преступностью и другими социально-патологическими явлениями, поскольку все они тесно связаны и, как правило, являются не только следствием одних и тех же причин, но и оказывают взаимное влияние друг на друга. Кроме того, представленная модель создает идеальные условия для укрепления справедливости, так как справедливость становится конкретной количественной, алгебраически и геометрически определенной величиной. Рассмотрим простой пример. Гражданин А представлен в нашей математической модели агрегированной позитивной величиной в первой квадранте (то есть суммированы и усреднены его заслуги перед государством). Предположим, что этот гражданин совершил административный проступок, за который может понести максимальное наказание в виде административного ареста. Пусть такое наказание соответствует точке (-2; -2) в третьей квадранте. Допустим, его позитивный вклад оценен точкой (3; 3) в первой квадранте. Тогда к гражданину А не будет применена административная ответственность, а его социальный вклад в первой квадранте будет снижен до точки (1; 1). Если бы гражданин А совершил преступление, например грабеж, оцениваемый точкой (-5; -5), то его социальный статус упал бы до точки (-2; -2) - до уровня административного ареста.

Изучение многомерных морально-правовых оценочных пространств ставит перед нами вопрос: существует ли сегодня разработанный математический аппарат, который был бы пригоден для решения сложных юридических задач, связанных с вышеупомянутыми пространствами? На этот вопрос можно дать утвердительный ответ. К счастью, в конце XX столетия появилась новейшая область теории вероятностей "теория случайных функций" ("теория случайных процессов", "динамика случайных явлений"). "Случайная функция объединяет в себе черты случайной величины и функции. Если зафиксировать значение аргумента, она превращается в обычную случайную величину; в результате каждого опыта она превращается в обычную (неслучайную) функцию" <3>. Важно отметить, что в теории случайных функций в качестве аргумента вовсе необязательно брать время: "в ряде задач практики встречаются случайные функции, зависящие не от времени, а от другого аргумента" <4>. При исследовании морально-правовых и любых других оценочных пространств в качестве независимой переменной выступает квантифицированное (выраженное количественно) поведение, внешний вид объекта и т.п., а не только время.

<3> Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. 6-е изд., стер. М.: Высш. шк., 1999. С. 374.
<4> Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения: Учеб. пособие для втузов. 2-е изд., стер. М.: Высш. шк., 2000. С. 10.

Таким образом, даже простая декартова система координат на плоскости оказывается вполне пригодной для геометрического представления многомерных оценочных пространств, и здесь не всегда обязательно введение дополнительных степеней свободы, существенно усложняющих исследовательскую работу.

Рассмотрим простой пример. Мы просим нескольких "судей", или оценщиков, в баллах от 0 до 10, включая любые вещественные числа, в том числе рациональные и иррациональные, десятичные дроби, оценить конкретное противоправное поведение. Очевидно, здесь возможны многочисленные вариации. Ниже приводится простая геометрическая интерпретация сказанного. На графике показаны 4 реализации случайной функции, соответствующие оценкам противоправного поведения четырьмя судьями С1, С2, С3 и С4, а также математическое ожидание случайной функции R(x), то есть неслучайная функция М[R(x)], которая при каждом значении аргумента х равна математическому ожиданию соответствующего сечения случайной функции. По существу, математическое ожидание случайной функции представляет собой определенную среднюю функцию, около которой различным образом варьируют конкретные реализации случайной функции. Основными характеристиками случайных функций выступают: 1) математическое ожидание; 2) дисперсия случайной функции; 3) корреляционная или автокорреляционная функция, а также различные распределения. Дисперсией случайной функции R(x) называется неслучайная функция D[R(x)], значение которой для каждого x равно дисперсии соответствующего сечения случайной функции. В связи с тем что внутренняя структура случайных процессов весьма различна, например, функции могут идти параллельно друг другу, не пересекаться или, напротив, иметь многочисленные пересечения, "путаницу", но это различие не улавливается ни математическим ожиданием, ни дисперсией, вводится специальная характеристика, называемая корреляционной или автокорреляционной функцией. Данная функция характеризует степень зависимости между сечениями случайной функции, относящимися к различным значениям х. Так, при близких значениях х величины R(x) связаны более тесной зависимостью, а при увеличении интервала между сечениями эта зависимость может существенно ослабевать. Вообще, корреляционной функцией случайной функции R(x) называется неслучайная функция двух аргументов КR(x, хr'), которая при каждой паре значений x и xr' (в данном случае r' (штрих над x) не указывает на производную, а просто отмечает разницу между двумя значениями x) равна корреляционному моменту соответствующих сечений случайной функции. Из нашего примера видно, что над случайной функцией R(x) произведено n независимых испытаний и, как следствие, получено n реализаций случайной функции. Теперь остается по соответствующим эмпирическим данным найти ее математическое ожидание, дисперсию и корреляционную функцию, для чего нужно исследовать ряд сечений случайной функции для x1, x2, ... xn. Зарегистрированные значения заносятся в таблицу, каждая строка которой соответствует определенной реализации, а число столбцов равно числу опорных значений аргумента. Полученный материал представляет собой результаты n опытов над системой m случайных величин.

Мы не будем подробно описывать теорию случайных функций (для этого читатель должен обратиться к специальной литературе, в том числе вышеназванным работам), а покажем лишь решение конкретной учебной задачи. Предположим, что случайная функция R(x) задана совокупностью пяти реализаций (ниже представлен поясняющий график и дана таблица экспериментальных значений). Требуется найти: 1) ее характеристики M[R(x)], D[R(x)], KR(x, x') и rR(x, x'), то есть математическое ожидание, дисперсию (а также стандартное отклонение) корреляционную и нормированную корреляционную функцию случайной функции R(x).

Рис. N 6. Реализации случайной функции R(x) и ее математическое ожидание (Иллюстрация к задаче) Рисунок не приводится.

Таблица N 1

Данные к задаче

 R  x 
   0  
  -2  
  -4  
  -6  
  -8  
  -10 
   1   
   0  
  -2  
  -4  
  -6  
  -8  
  -10 
   2   
 -0,3 
  -4  
  -7  
  -9  
 -10  
  -12 
   3   
 -0,2 
 -2,5 
 -4,7 
 -6,5 
 -8,9 
  -10 
   4   
  0,1 
 -1,9 
 -3,7 
 -5,4 
  -7  
  -8  
   5   
  -1  
  -3  
  -5  
  -6  
  -8  
  -14 
Среднее
-0,28 
-2,68 
-4,88 
-6,58 
-8,38 
-10,8 

Среднее средних = -5,6.

Таблица N 2

Корреляционная функция

xr'  x
  0   
  -2   
  -4  
  -6  
  -8  
 -10 
  0    
0,187 
0,1895 
0,2095
 0,062
 0,087
0,92 
 -2    
 0,737 
 1,097
1,0845
0,8145
1,37 
 -4    
 1,677
  1,74
 1,31 
1,77 
 -6    
 1,982
 1,487
1,22 
 -8    
 1,272
1,12 
 -10   
 5,2 

По главной диагонали матрицы стоят оценки дисперсий.

Таблица N 3

Дисперсии и средние квадратические отклонения

   x   
  0  
  -2 
  -4 
  -6 
  -8 
 -10 
D[R(x)]
0,187
0,737
1,677
1,982
1,272
 5,2 
S[R(x)]
0,432
0,858
 1,29
  1,4
1,127
2,28 

Средняя дисперсий = 1,84; среднее стандартное отклонение = 1,23.

Таблица N 4

Нормированная корреляционная функция

x'  x 
 0  
  -2  
  -4 
 -6 
 -8  
-10 
  0    
 1  
0,511 
0,376
0,1 
0,178
0,93
 -2    
  1   
 0,99
0,9 
0,84 
 0,7
 -4    
  1  
0,96
 0,9 
 0,6
 -6    
 1  
0,94 
0,38
 -8    
  1  
0,43
-10    
  1 

Построим нормированную корреляционную функцию стационарного процесса, которым можно заменить случайную функцию R(x).

Таблица N 5

Усредненная нормированная корреляционная функция

  x    
 0 
 -2  
 -4  
 -6 
 -8  
 -10
G[R(x)]
 1 
0,766
0,639
0,51
0,439
0,93

Ниже приведен график усредненной нормированной корреляционной функции.

Рис. N 7. Усредненная нормированная корреляционная функция (иллюстрация к задаче) Рисунок не приводится.

Из графика видно, что судьи весьма единодушны при оценке малозначительных и особо тяжких преступлений, а при оценке преступлений средней тяжести их мнения существенно расходятся (в данном случае я не придерживаюсь строго классификационных правил преступлений сформулированных в ст. 15 УК РФ, а также напоминаю читателям, что мы имеем дело с условным примером, а не строгим научным фактом).

Таким образом, мы получаем достаточно мощный математический аппарат для работы с оценочной плоскостью и оценочными пространствами. Он позволяет оценить разброс мнений, согласованность суждений, дать определенную характеристику политического режима, выявить степень обоснованности и научности при принятии важных управленческих решений, в частности при вынесении судебных приговоров.

IV. Общая теория поощрений

Поощрение - это функция от благодеяния, устанавливающая зависимость между непрерывно распределенными положительными (по действующему законодательству) деяниями субъектов правовых отношений и позитивной юридической ответственностью в виде дискретно или непрерывно распределенных поощрений <5>: R = f(X), где X - непрерывно распределенные положительные деяния субъектов правовых отношений, R - поощрения (для удобства примем как непрерывно распределенные положительные оценки упомянутых деяний). На рисунке N 8 показано поле положительной юридической ответственности и эталонная линия (функция) справедливости.

<5> Пока только дискретно распределенных.

Рис. N 8. Поле позитивной юридической ответственности на плоскости (в двумерном пространстве) и эталонная линия справедливости Рисунок не приводится.

Важнейшим вопросом в теории поощрений является выяснение зависимости между частотами поощрений и частотами совершаемых в связи с этим благодеяний. По всей видимости, зависимость такого рода должна быть нелинейной. Обозначим через r число поощрений, через x - число благодеяний, а зависимость между ними представим функцией: x = f(r). Предельная полезность поощрений для индивидов, вообще говоря, должна быть убывающей. Тогда если интегральная полезность поощрений представлена, например, вогнутой к оси абсцисс параболой второго порядка, то предельная полезность - линейной убывающей функцией, которая до точки максимума положительна, в точке максимума интегральной функции принимает значение, равное нулю, а за точкой максимума становится отрицательной. Ниже представлен соответствующий поясняющий пример.

Рис. N 9. Измерение полезности поощрений для данного индивида Рисунок не приводится.

Если для индивида поощрения "приедаются", то для общества в целом благодеяния явно всегда желательны и дифференциальная функция здесь не будет убывающей, как в вышеприведенном примере. По меньшей мере, она будет постоянной положительной величиной (в том случае, если для данного общества интегральная функция благодеяний носит линейный характер).

Вполне обоснованно мнению Г.С. Беккера: "В отличие от экстернального вреда, за создаваемые экстернальные выгоды невозможно взыскать компенсацию, и в отличие от преступников, которых разыскивает полиция и судит суд, создающих экстернальные выгоды благодетелей никто не разыскивает и не назначает им "воздаяние". Разумеется, общество не безразлично к своим героям... однако все это не более чем разрозненные действия, затрагивающие лишь крошечную часть населения. Ясно, что данная асимметрия права не является следствием аналитической асимметрии, поскольку вполне возможно провести строгий анализ выгод, благодеяний и благодетелей, который будет совершенно симметричен анализу ущерба, преступлений и преступников" <6>. Важно отметить, что такой симметричный анализ как раз и представлен в общей модели юридической ответственности, разработанной нами в начале XXI столетия (2003 год) <7>. Применение модели ответственности требует от нас глубокой детализации не только деяний, но и способов реагирования на них, то есть поощрений и санкций.

<6> Беккер Г.С. Указ. соч. С. 331.
<7> Ольков С.Г. Юридический анализ (исследовательская юриспруденция). В 2-х т. Тюмень: ТюмГНГУ, 2003.

Говоря о поощрениях, "можно построить функцию А(В), которая будет отражать чистую общественную выгоду А от В благодеяний аналогично тому, как функция D(O) отражает чистый ущерб D от O преступлений. Аналогичным образом можно ввести функцию K(B, p1), которая будет отражать издержки (K) идентификации и награждения благодетелей, где p1 - вероятность того, что идентификация и награждение будут произведены, причем K' > 0 и Kp > 0; функцию B(p1, a, Ню), которая будет отражать предложение благодетелей, где а - награда за одно благодеяние, Ню - отражает воздействие прочих факторов, причем

   ДельтаB              ДельтаB
---------- > 0 и --------- > 0;
Дельтаp1 Дельтаa

коэффициент b1 показывает, какой долей от а выражаются потери для общества. Вместо функции потерь, отражающей снижение доходов, можно ввести функцию прибыли, которая будет отражать прирост доходов от благодеяний:

H = A(B) - K(B, p1) - b1p1aB.

Если максимизировать прибыль за счет подбора подходящих значений p1 и a, условия оптимальности будут выглядеть так:

                        1                    Дельтаp1              1
A' - K' = b1p1a(1 + ---); A' - K' - Kp -------- = b1p1a(1 + ---),
e ДельтаB e
a p
ДельтаB a ДельтаB p1
где e = -------- x --- и e = --------- x --- оба больше нуля <8>.
a Дельтаa B p Дельтаp1 B
<8> Беккер Г.С. Указ. соч. С. 332.

V. Общая теория наказаний

Наказание - это функция от правонарушения, устанавливающая зависимость между непрерывно распределенными отрицательными (по действующему законодательству) деяниями субъектов правовых отношений и отрицательной юридической ответственностью в виде дискретно или непрерывно распределенных санкций <9>: R = f(X), где X - непрерывно распределенные отрицательные деяния субъектов правовых отношений, R - санкции (для удобства примем как непрерывно распределенные отрицательные оценки упомянутых деяний). На рисунке N 10 показано поле отрицательной юридической ответственности и эталонная линия (функция) справедливости.

<9> Пока только дискретно распределенных.

Рис. N 10. Поле отрицательной юридической ответственности в III квадранте декартовой системы координат Рисунок не приводится.

Как видно из рисунка N 10, поле наказаний (отрицательной юридической ответственности) находится в третьей квадранте прямоугольной (декартовой) системы координат. По оси абсцисс располагается независимая переменная - "деяния", а по оси ординат зависимая переменная - санкции. То есть перед нами усеченная модель юридической ответственности - без включения первого, второго и четвертого полей, соответствующих тем же I, II, IV квадрантам декартовой системы координат. Полноценная эксплуатация всей системы координат и введение дополнительных степеней свободы уточняет и конкретизирует простейшую базовую модель теории наказаний.

Учитывая тот факт, что поведение субъектов правовых отношений, вообще говоря, должно подчиняться закону "нормального распределения" (рис. N 11), нетрудно понять, что к отрицательным деяниям относятся деяния, находящиеся слева от математического ожидания, что составляет примерно 50% от общего числа поступков субъектов правовых отношений, совершаемых в любой момент времени.

Рис. N 11. Распределение деяний в пространстве юридической ответственности (положительной и отрицательной). Плотность распределения - площадь под графиком Рисунок не приводится.

При этом важно понять, что социальные, в том числе и правовые нормы эволюционируют, а следовательно, эволюционируют деяния и оценки деяний. Значит, математическое ожидание типичного поведения субъектов правовых отношений сдвигается влево или вправо, что изменяет положение соответствующих сигм (показывают величину отклонения от математического ожидания) и повышает текущую социальную напряженность. Данный факт продемонстрирован на рисунке N 12, где изменяется математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение. При изменении математического ожидания колоколообразная кривая сдвигается относительно центра распределения, а при изменении среднего квадратического отклонения "колокол" стягивается или растягивается.

Рис. N 12. Разные формы кривой в зависимости от изменения математического ожидания или среднего квадратического отклонения (МО - математическое ожидание, СКО - среднее квадратическое отклонение) Рисунок не приводится.

В приведенных нормальных распределениях математические ожидания и стандартные отклонения взяты исключительно в демонстрационных целях, чтобы показать возможное влияние на распределение различных биосоциальных факторов. Видно, если меняется математическое ожидание социальных норм, гауссова кривая сдвигается влево или вправо. При изменении среднего квадратического отклонения кривая становится более пологой при увеличении СКО и менее пологой при его уменьшении. Между прочим, чем больше СКО, тем менее предсказуемо поведение исследуемой популяции, выше степень риска. В нашем примере совокупность деяний, характеризуемых распределением с СКО = 6, является наименее предсказуемой. Предсказуемость остальных трех распределений одинакова.

Сам факт существования большого разброса в интеллекте, потребностях, социальных реакциях, поступках, действиях и бездействии людей с неизбежностью приводит к образованию современных социальных институтов и государства.

Динамика непрерывного распределения политических режимов: C = f(G, S), где C - уровень свободы, G - государственное принуждение, S - общественное насилие, - отражает очевидную потребность общества в посреднических функциях государства, определенной ценности государственного принуждения и общественного насилия, задающих вектор социального развития. Для обеспечения максимального уровня свободы государственное принуждение и общественное насилие должны быть сбалансированы, и тогда общество находится в точке абсолютной демократии с максимумом возможной социальной свободы. Уравнение состояния политических режимов можно получить по соответствующим эмпирическим данным.

Ниже представлен теоретический пример функции свободы в трехмерном пространстве, а также двумерный график зависимости свободы от государственного принуждения, на котором наглядно видны области анархии, демократии и авторитаризма.

Рис. N 13. Поверхность свободы (математическая идеализация) Рисунок не приводится. Рис. N 14. Свобода на плоскости (математическая идеализация) Рисунок не приводится.

Ось абсцисс в данном случае следует читать в обратном порядке - знак минус по оси абсцисс означает авторитарное сжатие общества, и, следовательно, государственное принуждение увеличивается при движении в северном направлении оси. Политическая система здесь деформируется по типу сжатия. Перекос в пользу общественного насилия, наоборот, свидетельствует об анархическом состоянии общества, его растяжении, при котором уровень свободы снижается, автоматически повышая уровень социальной напряженности и авторитарные тенденции. Перекос в сторону государственного принуждения порождает анархические тенденции и также снижает уровень общественной свободы. По мере развития анархических тенденций государство вынуждено наращивать меры принуждения, что отвечает интересам большинства населения и служит важным средством выживания данного сообщества. Государственное принуждение обычно выражается в мерах отрицательной юридической ответственности (уголовной, административной, дисциплинарной и т.д.), мерах пресечения, восстановления правопорядка.

Распределение оценок эффективности наказаний в противодействии преступности или ее отдельным структурным составляющим может варьировать от -100% до 100%.

Рис. N 15. Распределение оценок ценности (эффективности) наказаний Рисунок не приводится.

Нечто подобное мы, собственно, и наблюдаем. В истории изучения наказаний существуют диаметрально противоположные взгляды: от того, что наказание чрезвычайно важно и полезно (оценка близка к -100%), до того, что оно только усиливает социальную напряженность и является чрезвычайно вредным атавизмом (оценка близка к 100%). Многие же видят у наказания как положительные, так и отрицательные стороны. Следует признать, и та и другая крайние позиции встречаются достаточно редко. Вообще говоря, получив эмпирическое распределение сложившихся оценок, мы вовсе не уверены, что в какой-то части этого распределения на самом деле присутствует истина. Если люди определенным образом представляют себе порядок вещей, имеют на сей счет мнения, то из этого вовсе не следует факт присутствия в разнообразных точках зрения истины, но отсюда определенно вытекает, какие воззрения преобладают, каков разброс мнений, и, соответственно, возможное поведение изучаемой популяции.